北京市交通环境大气氨污染水平分析

机动车作为大气PM2.5的重要污染源,其运行产生的氨气(NH3)能与大气中的酸性气体相结合,形成二次污染物。为掌握北京市交通环境中氨的排放情况,探索影响交通环境氨浓度的因素及关系,利用DOAS仪器对交通环境（北航东门天桥下）和城市环境（北京市环境保护监测中心楼顶）NH3的浓度进行持续7个月的观测。结果显示污染物的排放量总体呈现夏季低,春秋季高的特点,交通环境中氨的日平均浓度水平（25.19µg /m3）高于城市环境（15.90µg /m3）。全天浓度变化趋势稳定,均有明显的高峰低谷变化,表明交通污染源对大气氨的贡献较为稳定。从相关性分析可以看出,NH3与PM2.5、NO2、NOx、CO相关性较高,与NO相关性较弱。分析得出3级以上的风有利于氨浓度的快速扩散和降低。对学院路全年各类型机动车排放量和逐小时的排放量进行计算,得到氨排放量主要来自小型客车（汽油）和出租车（汽油）（占97.9%）。     

基于多传感器融合技术的微型空气质量监测系统优化设计

针对国家环境空气质量监测站(NAAQMS)由于体积大、成本高而不利于大面积广泛布点的问题,研制了一种微型空气质量监测系统,用于监测大气中CO、NO2、O3、SO2、PM2.5和PM10的浓度.该系统分别采用电化学气体传感器和光学粒子计数器来测量气体污染物和颗粒物浓度.考虑到传感器在测量污染物浓度时容易受到大气温湿度的影...     

宝鸡市一次污染过程黑碳气溶胶的变化特征及潜在源解析

利用AE-31型黑碳仪于2019年2月4-26日对宝鸡市的黑碳(BC)气溶胶进行了在线连续监测,并结合PM2.5质量浓度、风速风向等数据,采用聚类分析研究了该地区污染期间BC质量浓度的变化及来源.结果表明,观测期间BC平均质量浓度为2.8μg·m-3,范围为0.4～8.0μg·m-3;PM2.5平均质量浓度为119.9...     

河南省PM2.5时空分布特征研究

PM2.5是影响河南省空气质量的首要污染物,秋冬季节灰霾污染严重。为了解河南省PM2.5污染的特征,对河南省的17个城市,运用统计学方法和ARCGIS技术分析其时空分布特征。结果表明：从2015年1月至12月,河南省17个城市日均质量浓度达标天数比例为57.16%,冬季整体污染严重,超标天数比例为73.68%,春季超标天数比例为44.37%,秋季超标天数比例为34.52%,夏季超标天数比例为20.08%。在去除气象记录的空气质量重污染日之后,周末的PM2.5平均值比工作日高 8.04%,表现出“逆周末效应”。PM2.5/PM10值在0.50~0.65之间,且PM2.5与SO2相关性较高,表明河南省受传统煤烟型污染影响较大,粗粒子污染明显。 PM2.5与PM10、SO2、NO2均呈现显著的相关性,说明河南省的污染主要是由燃煤及机动车尾气造成。由于温度及光照变化的影响,河南省PM2.5与O3在不同季节呈现显著差异,其在冬季和秋季的相关性分别为-0.315(p=0.05)、-0.353(p=0.05),而在夏季的相关性为0.496(p=0.01),春季为0.003。     

星载激光雷达对气溶胶垂直分布的对比分析

云和气溶胶偏振激光雷达(CALIPSO)卫星数据是探测大气气溶胶特征的有效工具。采用CALIPSO数据对37.1°N,113.3°E~38.6°N,117°E之间地理区域的强霾天气、沙尘天气、生物质燃烧污染天气和清洁天气的气溶胶消光系数、退偏比、色比以及温度廓线进行对比分析,结果表明:1)强霾天气主要是球形度较高的水溶性细粒子污染,集中在地表1 km以内,常伴有逆温无风或弱风现象出现;2)沙尘天气垂直分布广,可存留在高空,非球形度高,粒子尺度不均匀,风速偏大;3)生物质燃烧污染天气主要是集中在中低空的细粒子污染,黑碳成分高,消光系数大,常伴有污染性沙尘共同存在。三种污染天气廓线有很大不同,说明不同污染天气的气溶胶垂直分布的差异很大。     

APEC期间京津冀地区污染物变化特征分析

利用中国环境监测总站发布的2013年11月1日~2014年12月12日污染物实时浓度数据,分析了京津冀地区污染物变化特征。结果显示：PM2.5、PM10、SO2、NO2和CO浓度年平均值分别为95.3, 163.9, 54.7, 48.9 μg/m3, 1.5 mg/m3;五种污染物浓度都表现出冬季高夏季低的季节变化特征,但不同污染物在不同的月份又有其特殊的变化特征。APEC期间京津冀地区PM2.5、PM10、SO2、NO2和CO平均浓度分别为66.1, 123.7, 33.2,、48.5 μg/m3, 1.2 mg/m3。APEC期间京津冀地区PM2.5浓度是APEC前后一个月的60.1%、59.4%;APEC期间气态污染物CO、SO2、NO2浓度与APEC前一个月相当,但APEC后急剧增加。减排措施使京津冀地区PM2.5浓度削减40%左右,PM10削减35%左右,NO2削减10%左右,CO削减15%左右。     

成都春季复合污染下PM2:5 的化学消光贡献

为探讨复合污染条件下气溶胶的消光特性, 选取成都市 O3 与 PM2:5 同步污染的春季开展气溶胶组分与消光 特性观测, 并结合美国 IMPROVE 化学消光算法研究了组成与消光特征的关系。结果表明, 2018 年春季成都 PM2:5 平 均浓度与散射系数 bsp 分别为 (50.3±22.4) µg·m−3 和 (237.5±140.2) Mm−1, 且二者均呈现“单峰单谷”的日变化趋势; 大 气气溶胶的消光系数为 (268.4±153.7) Mm−1, 对其贡献最大的组分是 NH4NO3 (26.0%) 和有机物 (OM) (24.4%)。分析 表明在 PM2:5 与 O3 复合污染情况下, 二次污染组分 SNA (SO42−、 NO3−、 NH4+ 三者之和)、二次有机碳 (SOC) 的含量 显著增加, 与清洁天相比分别升高了 1.0 和 1.3 倍; OM 成为最大消光贡献者 (32.2%), 其次是 NH4NO3 和 (NH4)2SO4, 分别贡献 22.8% 和 20.5%。因此, 进一步减少气态前体物如 SO2、 NOx、 NH3 和 VOCs 的排放可以有效改善成都地区 空气质量和能见度。     

2016年春节期间西安市大气颗粒物中多环芳烃的污染特征

2016年春节期间, 利用小流量采样器采集西安市大气颗粒物中PM2.5和PM10样品,有效样品30个,使用高效液相色谱仪（high performance liquid chromatography, HPLC）分析样品中16种多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)的质量浓度特征,及组分分布特征。运用比值法和气象参数对PM2.5和PM10中PAHs来源进行解析。结果表明: 除夕后的颗粒物浓度(PM2.5平均质量浓度为180 μg?m-3,PM10为286 μg?m-3)明显高于除夕前(PM2.5平均质量浓度为160 μg?m-3,PM10为88 μg?m-3); PAHs主要分布在PM2.5细颗粒中,约占70%以上;PM2.5和PM10中不同环数的芳烃分布主要以3环、4环和5环为主;春节期间PAHs浓度持续居高,主要源于冬季采暖煤的不完全燃烧以及汽油车和柴油车等交通污染排放,PAHs浓度的突然骤升主要来源于烟花爆竹的燃烧。     

霾天气气溶胶谱分布特征分析

霾天气是一种常见的天气现象,它严重影响大气能见度和大气光传输。为了研究霾气溶胶的特性,利用粒子计数器对不同地区霾天气气溶胶实际测量结果使用Junge谱和对数正态谱对霾气溶胶粒子谱进行拟合,得到不同地区霾气溶胶粒子谱分布的特征,最后还分析了霾天气过程中气溶胶粒子大小随相对湿度的变化规律。     

AML-2车载激光雷达测量边界层污染物分布廓线

介绍了AML-2车载式大气环境激光雷达系统结构和主要技术参数.详细阐述了测量气溶胶粒子消光系数和污染气体浓度的基本原理和数据处理方法.给出了2008年冬季大气参数合肥综合观测实验中获得的SO2、NO2、O3和气溶胶的垂直分布.从观测结果中可以看出,合肥冬季SO2和NO2的浓度比较小,O3有明显的时间变化,主要是由于受到...     

北京2014年冬季边界层高度与颗粒物浓度的相关性研究

拉曼激光雷达已经广泛应用于大气气溶胶、大气温度和水汽的空间分布及时间演变特征测量。为了获取北京污染期间大气气溶胶边界层的特征,2014年11月~2015年1月期间在中国科学院大学雁栖湖校区利用拉曼激光雷达进行连续观测。使用梯度法处理激光雷达观测数据得到边界层高度,同时与国家环保部提供的当地颗粒物浓度数据进行对比。观测期间灰霾天共出现15天,污染天出现27天,干净天出现24天。灰霾天、污染天和干净天三种情况下的平均大气边界层高度范围分别为0.6~0.9、0.9~1.3、1~1.9 km;PM2.5的质量浓度范围分别为143~203、77~90、17~34 g/m3;PM10的质量浓度范围分别为170~271、103~153、33~78 g/m3。研究结果表明:北京地区大气边界层高度对近地面颗粒物浓度具有明显的负相关影响。干净天、污染天和灰霾天下的PM2.5和PM10的质量浓度变化率随大气边界层高度降低而依次增大。灰霾天大气边界层高度引起的PM2.5质量浓度平均变化率为-242.4 gm-3/km,约为污染天（-114.8 gm-3/km）的两倍,干净天（-77.4 gm-3/km）的三倍;灰霾天大气边界层高度引起的PM10质量浓度平均变化率为-224.2 gm-3/km,约为污染天（-117.6 gm-3/km）的两倍,干净天（-90.4 gm-3/km）的两倍。     

湘潭市PM2.5 中二次水溶性无机离子及其 气态前体物的污染特征

2013年12月3日至2014年1月14日, 在湘潭市2个功能区(交通、商业、居民区和工业区) 采样点对大气PM2.5进行了采集, 并同步采集了SO₂、NO₂; 进而利用离子色谱法对PM2.5中二次水溶性无机离子(SO₄²⁻、NO₃⁻ 和 NH₄⁺ ) 的浓度进行测试分析。通过分析不同空气质量级别下硫、氮氧化速率(SOR 和 NOR) , 探讨了PM2.5中硫酸盐和硝酸盐的来源、形成机制和影响因素等。结果表明, 采样期间湘潭市PM2.5及其二次水溶性无机离子(SO₄²⁻、NO₃⁻ 和 NH₄⁺ ) 的质量浓度分别为148.34、56.19 g/m3, 其中 SO₄²⁻、NO₃⁻ 和 NH₄⁺分别占PM2.5 浓度的15.26%、14.06% 和8.57%, 三者累计值占PM2.5质量浓度的37.88%。随着PM2.5 浓度增加, 二次水溶性无机离子及其气态前体物SO₂、NO₂ 的浓度也逐渐增加, 且“重度”污染时SO₄²⁻、NO₃⁻ 和 NH₄⁺ 浓度较“良”时分别上升了1.93、2.41、2.03倍。不同空气质量级别下PM2.5中的SO₄²⁻、NO₃⁻ 主要以NH₄NO₃ 和(NH₄)₂SO₄ 的形式存在, 但在“轻度”和“ 中度”污染时可能存在其它的硫酸盐和硝酸盐。采样期间SOR 和NOR 的平均值分别为0.18和0.17, 不同污染级别下二者均在0.15 以上(大于0.1), 表明湘潭市PM2.5中的硫酸盐和硝酸盐主要是经转化形成的二次污染物。大气PM2.5中NO₃⁻ /SO₄²⁻ 为0.89, 不同空气质量级别下二者比值分别为0.78、0.99、0.82、0.97(均小于1), 表明湘潭市冬季PM2.5污染以燃煤源排放为主。     

徐州冬季雾霾天气PM1.0单颗粒污染特征分析

本文利用场发射透射电子显微镜(FETEM)及能谱仪(EDS),对2014年元月徐州市区雾霾污染天气下采集的PM1.0进行了单颗粒样本分析.通过电子束辐照损伤实验,分析了无机气溶胶颗粒形态、颗粒模态及颗粒混合态,探讨了复合污染颗粒的形成过程.利用EDS实验,进行了无机气溶胶颗粒物相分析,估算了颗粒相中直接排放源组分及二次污染组分含量.对碱金属及极易挥发的S和N在PM1.0上的富集分布情况进行了分析.实验结果表明:PM1.0直接排放源颗粒与无机水溶性离子组分、可溶有机溶胶组分多呈非均相性内部混合分布特征.采样时段大气环境相对湿度大、温度较低及区域性秸秆焚烧,大量气态污染物凝结或浓缩在直接排放颗粒物表面,造成复合污染颗粒的快速转化,是导致徐州冬季雾霾事件形成的主要原因.     

基于VAR模型的PM2.5与其它空气污染物的动态关系研究分析

通过建立向量自回归（VAR）模型,综合运用格兰杰因果关系检验、广义脉冲响应函数和方差分解法,分析PM2.5与其它空气污染物的动态关系,探讨其它空气污染物对PM2.5的影响,利用西安市2013年1月1日-2014年12月31日有关环境空气质量的数据进行了研究。结果表明：PM2.5与其它空气污染物所构成的空气质量系统是稳定的,二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳浓度值的增加会引起PM2.5浓度值持续较长时间的增加,其中二氧化硫对PM2.5影响作用最大;臭氧浓度值的增加则会使PM2.5浓度值降低。